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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Joueur	#	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	David Kampf	0	X				100.00	64	41	86	63	78	75	84	62	81	65	60	77	62	69	67	42	99	69	0	25	5	1,500,000$
2	Owen Tippett	0			X		100.00	71	45	89	65	79	82	81	64	59	62	63	66	65	61	64	86	99	69	0	21	2	750,000$
3	Yakov Trenin	0	X				100.00	64	48	88	65	81	75	73	66	70	63	62	64	66	65	63	71	99	68	0	23	2	750,000$
4	Joseph Cramarossa	0	X				100.00	59	70	66	57	73	89	86	56	52	54	54	55	57	75	68	55	99	65	0	27	1	750,000$
5	Yannick Veilleux	0		X			100.00	64	52	81	58	79	80	78	57	52	55	59	56	58	73	67	52	99	65	0	27	1	750,000$
6	Tanner Kaspick	0	X				100.00	61	47	88	55	74	84	82	56	59	53	54	57	55	63	62	58	99	63	0	22	5	800,000$
7	Peter Holland	0	X	X			100.00	56	89	60	70	81	50	50	70	70	65	65	50	65	61	53	70	99	61	0	29	2	750,000$
8	Matej Stransky (R)	0			X		100.00	53	38	70	69	80	50	57	61	30	52	59	51	57	60	50	71	99	59	0	27	2	750,000$
9	Matt Bartkowski	0				X	100.00	62	47	87	61	77	83	80	59	30	58	58	62	51	80	72	53	99	68	0	32	3	750,000$
10	Mark Alt	0				X	100.00	65	47	89	59	87	76	74	58	30	57	57	60	53	77	79	57	99	67	0	28	3	750,000$
11	Keegan Lowe	0				X	100.00	63	56	81	57	79	87	89	56	30	55	51	54	46	73	77	56	99	66	0	27	1	750,000$
12	Konrad Abeltshauser (R)	0				X	100.00	49	35	78	60	88	45	40	49	30	34	28	55	48	60	55	71	99	50	0	27	1	1,500,000$
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	61	51	80	62	80	73	73	60	49	56	56	59	57	68	65	62	99	64

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Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Louis Domingue	100.00	76	72	70	85	75	74	76	75	74	76	75	75	81	57	99	69	0
2	Eric Comrie	100.00	75	68	66	72	74	73	75	74	73	75	74	69	73	66	99	66	0
3	Antoine Bibeau	100.00	70	60	58	86	69	68	70	69	68	70	69	71	75	59	99	63	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	74	67	65	81	73	72	74	73	72	74	73	72	76	61	99	66

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Benoit Groulx	68	68	68	68	73	73	64	CAN	54	2	300,000$

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	HT	P/20	PSG	PSS	FL	S1	S2	S3
1	Yakov Trenin	IOWA Wild (MIN)	C	65	33	42	75	52	20	0	58	142	265	82	177	12.45%	19	950	14.62	1	4	5	11	29	0	23	5	1	66.01%	1174	1	0	3	1.58	1	5	0	7	6	3
2	Mark Alt	IOWA Wild (MIN)	D	65	24	43	67	10	56	0	165	82	231	71	140	10.39%	138	1688	25.98	9	11	20	105	129	1	84	3	1	0.00%	0	3	3	1	0.79	0	0	0	2	3	4
3	Yannick Veilleux	IOWA Wild (MIN)	LW	65	32	35	67	52	10	0	64	52	215	65	153	14.88%	12	925	14.25	3	3	6	15	29	0	0	3	2	59.02%	61	0	0	3	1.45	1	1	0	4	7	1
4	Matt Bartkowski	IOWA Wild (MIN)	D	65	24	36	60	-2	26	0	137	92	238	74	173	10.08%	148	1785	27.46	11	8	19	112	141	0	100	5	1	0.00%	0	2	5	3	0.67	0	0	0	3	3	3
5	Keegan Lowe	IOWA Wild (MIN)	D	65	14	43	57	15	69	5	218	90	168	64	125	8.33%	177	1717	26.42	8	8	16	90	121	0	82	0	0	0.00%	0	1	3	0	0.66	0	0	1	2	2	5
6	Peter Holland	IOWA Wild (MIN)	C/LW	65	23	23	46	22	32	0	112	76	211	73	148	10.90%	45	1068	16.44	2	3	5	18	27	0	48	0	0	58.14%	43	0	0	0	0.86	0	1	0	3	4	1
7	Joseph Cramarossa	IOWA Wild (MIN)	C	65	12	20	32	18	30	0	93	101	122	31	91	9.84%	42	1019	15.68	0	0	0	2	13	0	31	1	1	56.59%	857	1	0	0	0.63	0	0	0	1	0	6
8	Matej Stransky	IOWA Wild (MIN)	RW	65	12	18	30	25	14	0	23	45	113	39	101	10.62%	8	621	9.57	0	0	0	0	0	0	0	3	0	59.46%	37	0	0	0	0.96	0	0	0	1	2	1
9	Konrad Abeltshauser	IOWA Wild (MIN)	D	65	7	17	24	-3	14	0	56	61	107	39	83	6.54%	131	1385	21.31	4	7	11	57	90	0	75	2	2	0.00%	0	0	0	0	0.35	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				585	181	277	458	189	271	5	926	741	1670	538	1191	10.84%	720	11162	19.08	38	44	82	410	582	1	445	22	8	61.83%	2172	8	11	10	0.82	2	7	1	23	27	24

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Eric Comrie	IOWA Wild (MIN)	65	27	30	8	0.934	2.43	3945	2	8	160	2420	28	16	3	0.840	25	65	0	11	2	7
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			65	27	30	8	0.934	2.43	3945	2	8	160	2420	28	16	3	0.840	25	65	0	11	2	7

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Type	Salaire Actuel	Salaire Restant	Salaire Moyen	Salaire Moyen Restant	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Salaire Année 4	Salaire Année 5	Link
Antoine Bibeau	IOWA Wild (MIN)	G	26	5/1/1994	No	97 Kg	191 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	158,898$	500,000$	105,932$	0$	0$	No	750,000$				Lien
David Kampf	IOWA Wild (MIN)	C	25	1/12/1995	No	85 Kg	188 CM	No	No	No	5	Pro & Farm	1,500,000$	317,797$	750,000$	158,898$	0$	0$	No	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$	Lien
Eric Comrie	IOWA Wild (MIN)	G	25	7/6/1995	No	80 Kg	185 CM	No	No	No	5	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$	750,000$	Lien
Joseph Cramarossa	IOWA Wild (MIN)	C	27	10/26/1992	No	87 Kg	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No					Lien
Keegan Lowe	IOWA Wild (MIN)	D	27	3/29/1993	No	87 Kg	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No					Lien
Konrad Abeltshauser	IOWA Wild (MIN)	D	27	9/2/1992	Yes	102 Kg	196 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,500,000$	317,797$	1,500,000$	317,797$	0$	0$	No
Louis Domingue	IOWA Wild (MIN)	G	28	3/6/1992	No	95 Kg	191 CM	No	No	No	5	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$	750,000$	Lien
Mark Alt	IOWA Wild (MIN)	D	28	10/18/1991	No	91 Kg	193 CM	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No	750,000$	750,000$			Lien
Matej Stransky	IOWA Wild (MIN)	RW	27	7/11/1993	Yes	95 Kg	191 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No	750,000$
Matt Bartkowski	IOWA Wild (MIN)	D	32	6/4/1988	No	90 Kg	185 CM	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No	750,000$	750,000$			Lien
Owen Tippett	IOWA Wild (MIN)	RW	21	2/16/1999	No	94 Kg	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No	750,000$				Lien
Peter Holland	IOWA Wild (MIN)	C/LW	29	1/14/1991	No	93 Kg	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No	750,000$				Lien
Tanner Kaspick	IOWA Wild (MIN)	C	22	1/28/1998	No	91 Kg	183 CM	No	No	No	5	Pro & Farm	800,000$	169,492$	750,000$	158,898$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$	Lien
Yakov Trenin	IOWA Wild (MIN)	C	23	1/13/1997	No	91 Kg	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No	750,000$				Lien
Yannick Veilleux	IOWA Wild (MIN)	LW	27	2/22/1993	No	89 Kg	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	158,898$	750,000$	158,898$	0$	0$	No					Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
15	26.27	91 Kg	188 CM	2.67	853,333$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1				31	1	2	2
2	Yannick Veilleux	Yakov Trenin		26	1	2	2
3	Peter Holland	Joseph Cramarossa	Matej Stransky	23	1	2	2
4				20	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Bartkowski	Mark Alt	31	1	2	2
2	Keegan Lowe	Konrad Abeltshauser	26	1	2	2
3	Matt Bartkowski	Mark Alt	23	1	2	2
4	Keegan Lowe	Konrad Abeltshauser	20	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1				55	1	2	2
2	Yannick Veilleux	Yakov Trenin		45	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Bartkowski	Mark Alt	55	1	2	2
2	Keegan Lowe	Konrad Abeltshauser	45	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2		Yakov Trenin	45	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Bartkowski	Mark Alt	55	1	2	2
2	Keegan Lowe	Konrad Abeltshauser	45	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		55	1	2	2	Matt Bartkowski	Mark Alt	55	1	2	2
2		45	1	2	2	Keegan Lowe	Konrad Abeltshauser	45	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			55	1	2	2
2		Yakov Trenin	45	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Bartkowski	Mark Alt	55	1	2	2
2	Keegan Lowe	Konrad Abeltshauser	45	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
			Matt Bartkowski	Mark Alt

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
			Matt Bartkowski	Mark Alt

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Joseph Cramarossa, , Peter Holland	Joseph Cramarossa,	Peter Holland

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Matt Bartkowski, Mark Alt, Keegan Lowe	Matt Bartkowski	Mark Alt, Keegan Lowe

Tirs de Pénalité
, , , Yakov Trenin,

Gardien
#1 : Eric Comrie, #2 :

Lignes d'Attaque Perso. en Prol.
, , , Yakov Trenin, , Yannick Veilleux, Yannick Veilleux, Joseph Cramarossa, , Peter Holland, Matej Stransky

Lignes de Défense Perso. en Prol.
Matt Bartkowski, Mark Alt, Keegan Lowe, Konrad Abeltshauser,

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

	Ligue												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	BAKERSFIELD Condors	3	2	1	0	0	0	0	0	8	2	6	3	2	1	0	0	0	0	0	8	2	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	0.667	8	14	22	0	2	71	67	43	7	126	533	575	606	49	65	15	8	64	2	1	50.00%	3	0	100.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
2	BELLEVILLE Senators	3	3	0	0	0	0	0	0	19	3	16	2	2	0	0	0	0	0	0	13	2	11	1	1	0	0	0	0	0	0	6	1	5	6	1.000	19	33	52	0	1	71	67	43	7	89	533	575	606	49	82	31	6	50	4	3	75.00%	3	0	100.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
3	BINGHAMTON Devils	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	2	2	4	0	0	71	67	43	7	22	533	575	606	49	55	7	2	15	3	1	33.33%	1	0	100.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
4	BRIDGEPORT Sound Tigers	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	4	7	11	0	0	71	67	43	7	44	533	575	606	49	79	18	12	33	5	0	0.00%	5	0	100.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
5	BROOKLYN Wolfpack	2	0	1	0	0	0	0	1	3	5	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0.250	3	6	9	0	0	71	67	43	7	57	533	575	606	49	62	16	6	35	4	1	25.00%	3	1	66.67%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
6	CAROLINA Checkers	2	2	0	0	0	0	0	0	14	3	11	1	1	0	0	0	0	0	0	7	0	7	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	4	1.000	14	21	35	0	1	71	67	43	7	71	533	575	606	49	50	15	4	38	1	1	100.00%	2	0	100.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
7	CHICAGO Wolves	3	1	2	0	0	0	0	0	11	12	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	11	12	-1	2	0.333	11	17	28	0	0	71	67	43	7	97	533	575	606	49	132	45	26	57	15	7	46.67%	11	4	63.64%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
8	COLORADO Eagles	2	0	2	0	0	0	0	0	0	8	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	0	0.000	0	0	0	0	0	71	67	43	7	25	533	575	606	49	99	31	14	34	3	0	0.00%	7	2	71.43%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
9	GRAND RAPIDS Griffins	2	0	1	0	0	0	0	1	4	6	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0.250	4	6	10	0	0	71	67	43	7	34	533	575	606	49	77	26	21	34	7	3	42.86%	7	2	71.43%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
10	HERSEY Bears	2	0	1	0	0	0	1	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	0.500	4	5	9	0	0	71	67	43	7	74	533	575	606	49	73	23	12	30	3	0	0.00%	6	1	83.33%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
11	LAVAL Rocket	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	2	4	6	0	0	71	67	43	7	27	533	575	606	49	42	11	0	12	3	0	0.00%	0	0	0.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
12	LEHIGH VALLEY Phantoms	6	0	6	0	0	0	0	0	4	17	-13	2	0	2	0	0	0	0	0	0	6	-6	4	0	4	0	0	0	0	0	4	11	-7	0	0.000	4	5	9	1	0	71	67	43	7	109	533	575	606	49	238	88	20	93	17	0	0.00%	9	3	66.67%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
13	MANITOBA Moose	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	4	7	0	0	71	67	43	7	38	533	575	606	49	32	5	2	15	1	0	0.00%	1	0	100.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
14	MILWAUKEE Admirals	2	1	0	0	0	1	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	3	0.750	6	10	16	0	0	71	67	43	7	43	533	575	606	49	84	23	10	23	5	1	20.00%	5	1	80.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
15	ONTARIO Reign	5	0	4	0	1	0	0	0	7	17	-10	3	0	2	0	1	0	0	0	5	9	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	2	8	-6	2	0.200	7	11	18	2	0	71	67	43	7	128	533	575	606	49	204	76	14	88	8	1	12.50%	7	2	71.43%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
16	PROVIDENCE Bruins	2	0	1	0	0	1	0	0	4	8	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.250	4	6	10	0	0	71	67	43	7	35	533	575	606	49	89	16	12	23	7	2	28.57%	5	1	80.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
17	ROCKFORD IceHogs	3	3	0	0	0	0	0	0	22	8	14	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	2	2	0	0	0	0	0	0	15	5	10	6	1.000	22	34	56	0	0	71	67	43	7	114	533	575	606	49	96	38	14	54	9	4	44.44%	7	2	71.43%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
18	SAN ANTONIO Rampage	2	1	0	0	1	0	0	0	12	4	8	1	1	0	0	0	0	0	0	8	1	7	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	4	1.000	12	16	28	0	0	71	67	43	7	41	533	575	606	49	90	22	12	18	2	1	50.00%	5	0	100.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
19	SAN DIEGO Gulls	2	2	0	0	0	0	0	0	16	0	16	1	1	0	0	0	0	0	0	9	0	9	1	1	0	0	0	0	0	0	7	0	7	4	1.000	16	25	41	0	2	71	67	43	7	111	533	575	606	49	29	1	2	28	1	1	100.00%	1	0	100.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
20	SCRANTON Penguins	2	0	2	0	0	0	0	0	1	6	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	1	6	-5	0	0.000	1	1	2	0	0	71	67	43	7	36	533	575	606	49	90	27	12	23	7	1	14.29%	6	2	66.67%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
21	STOCKTON Flames	6	4	1	0	1	0	0	0	15	11	4	4	2	1	0	1	0	0	0	9	8	1	2	2	0	0	0	0	0	0	6	3	3	10	0.833	15	26	41	0	1	71	67	43	7	161	533	575	606	49	201	59	36	105	14	2	14.29%	18	3	83.33%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
22	SYRACUSE Crunch	5	0	3	0	0	1	0	1	7	16	-9	2	0	1	0	0	0	0	1	4	7	-3	3	0	2	0	0	1	0	0	3	9	-6	2	0.200	7	10	17	0	0	71	67	43	7	84	533	575	606	49	224	70	18	55	13	3	23.08%	8	2	75.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
23	TORONTO Marlies	2	2	0	0	0	0	0	0	10	2	8	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	4	1.000	10	17	27	0	1	71	67	43	7	85	533	575	606	49	52	19	4	33	7	3	42.86%	2	0	100.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
24	TUSCON Roadrunners	2	0	1	0	1	0	0	0	5	5	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	2	0.500	5	8	13	0	0	71	67	43	7	47	533	575	606	49	82	29	4	32	4	1	25.00%	1	0	100.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
25	UTICA Comets	2	0	1	0	0	1	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.250	4	7	11	0	0	71	67	43	7	40	533	575	606	49	96	24	10	32	9	2	22.22%	4	1	75.00%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
	Total	65	21	30	0	4	5	2	3	187	166	21	32	12	13	0	2	1	1	3	97	74	23	33	9	17	0	2	4	1	0	90	92	-2	62	0.477	187	295	482	3	8	71	67	43	7	1738	533	575	606	49	2423	735	281	1024	154	39	25.32%	127	27	78.74%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
	_Since Last GM Reset	65	21	30	0	4	5	2	3	187	166	21	32	12	13	0	2	1	1	3	97	74	23	33	9	17	0	2	4	1	0	90	92	-2	62	0.477	187	295	482	3	8	71	67	43	7	1738	533	575	606	49	2423	735	281	1024	154	39	25.32%	127	27	78.74%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
	_Vs Conference	39	12	21	0	2	1	1	2	95	100	-5	19	7	7	0	2	0	1	2	51	39	12	20	5	14	0	0	1	0	0	44	61	-17	33	0.423	95	150	245	3	5	71	67	43	7	995	533	575	606	49	1450	464	169	637	92	23	25.00%	76	18	76.32%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
	_Vs Division	17	7	17	0	2	1	0	1	60	41	19	9	4	7	0	2	0	0	1	35	21	14	8	3	10	0	0	1	0	0	25	20	5	20	0.588	60	97	157	0	3	71	67	43	7	425	533	575	606	49	616	188	65	245	42	15	35.71%	27	5	81.48%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353

			Total Pour les Joueurs
Matchs Joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs Pour	Tirs Contre	Tirs Bloqués	Minutes de Pénalité	Mises en Échec	Buts en Filet Désert	Blanchissage
65	62	W1	187	295	482	1738	2423	735	281	1024	3	8

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
65	21	30	4	5	2	3	187	166

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
32	12	13	2	1	1	3	97	74

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
33	9	17	2	4	1	0	90	92

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	2	0	2	0	0

Tentatives en Avantage Numérique	Buts en Avantage Numérique	% en Avantage Numérique	Tentatives en Désavantage Numérique	Buts Contre en Désavantage Numérique	% en Désavantage Numérique	Buts Pour en Désavantage Numérique
154	39	25.32%	127	27	78.74%	0

Tirs en 1e Période	Tirs en 2e Période	Tirs en 3e Période	Tirs en 4e Période	Buts en 1e Période	Buts en 2e Période	Buts en 3e Période	Buts en 4e Période
533	575	606	49	71	67	43	7

Mises en Jeu
Gagnées en Zone Offensive	Total en Zone Offensive	% Gagnées en Zone Offensive	Gagnées en Zone Défensive	Total en Zone Défensive	% Gagnées en Zone Défensive	Gagnées en Zone Neutre	Total en Zone Neutre	% Gagnées en Zone Neutre
661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%

Temps Avec la Rondelle
En Zone Offensive	Contrôle en Zone Offensive	En Zone Défensive	Contrôle en Zone Défensive	En Zone Neutre	Contrôle en Zone Neutre
1472	1082	1753	418	722	353

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	RI	Lien
1 - 2021-01-17	4	IOWA Wild	8	CHICAGO Wolves	5	W				Sommaire du Match
2 - 2021-01-18	13	IOWA Wild	0	LEHIGH VALLEY Phantoms	2	L				Sommaire du Match
3 - 2021-01-19	24	STOCKTON Flames	3	IOWA Wild	1	L				Sommaire du Match
5 - 2021-01-21	41	IOWA Wild	1	LEHIGH VALLEY Phantoms	3	L				Sommaire du Match
6 - 2021-01-22	48	BAKERSFIELD Condors	0	IOWA Wild	5	W				Sommaire du Match
7 - 2021-01-23	58	IOWA Wild	0	SYRACUSE Crunch	1	L	X			Sommaire du Match
8 - 2021-01-24	72	SYRACUSE Crunch	4	IOWA Wild	3	L	X	X		Sommaire du Match
10 - 2021-01-26	93	LEHIGH VALLEY Phantoms	3	IOWA Wild	0	L				Sommaire du Match
13 - 2021-01-29	111	ONTARIO Reign	3	IOWA Wild	0	L				Sommaire du Match
15 - 2021-01-31	125	IOWA Wild	6	ROCKFORD IceHogs	3	W				Sommaire du Match
16 - 2021-02-01	137	STOCKTON Flames	1	IOWA Wild	2	W				Sommaire du Match
17 - 2021-02-02	147	IOWA Wild	1	SYRACUSE Crunch	3	L				Sommaire du Match
19 - 2021-02-04	161	BAKERSFIELD Condors	2	IOWA Wild	0	L				Sommaire du Match
20 - 2021-02-05	174	IOWA Wild	0	ONTARIO Reign	4	L				Sommaire du Match
21 - 2021-02-06	186	IOWA Wild	4	STOCKTON Flames	3	W				Sommaire du Match
22 - 2021-02-07	197	LEHIGH VALLEY Phantoms	3	IOWA Wild	0	L				Sommaire du Match
24 - 2021-02-09	210	IOWA Wild	4	TORONTO Marlies	0	W				Sommaire du Match
25 - 2021-02-10	220	IOWA Wild	2	STOCKTON Flames	0	W				Sommaire du Match
27 - 2021-02-12	232	BAKERSFIELD Condors	0	IOWA Wild	3	W				Sommaire du Match
28 - 2021-02-13	249	ROCKFORD IceHogs	3	IOWA Wild	7	W				Sommaire du Match
30 - 2021-02-15	265	CAROLINA Checkers	0	IOWA Wild	7	W				Sommaire du Match
31 - 2021-02-16	275	IOWA Wild	2	SYRACUSE Crunch	5	L				Sommaire du Match
32 - 2021-02-17	285	IOWA Wild	4	SAN ANTONIO Rampage	3	W	X			Sommaire du Match
33 - 2021-02-18	297	IOWA Wild	2	LEHIGH VALLEY Phantoms	3	L				Sommaire du Match
35 - 2021-02-20	310	BROOKLYN Wolfpack	3	IOWA Wild	2	L	X	X		Sommaire du Match
37 - 2021-02-22	327	SYRACUSE Crunch	3	IOWA Wild	1	L				Sommaire du Match
38 - 2021-02-23	342	IOWA Wild	1	MILWAUKEE Admirals	2	L	X			Sommaire du Match
40 - 2021-02-25	352	STOCKTON Flames	2	IOWA Wild	3	W	X			Sommaire du Match
41 - 2021-02-26	365	IOWA Wild	1	LEHIGH VALLEY Phantoms	3	L				Sommaire du Match
43 - 2021-02-28	380	COLORADO Eagles	5	IOWA Wild	0	L				Sommaire du Match
44 - 2021-03-01	389	IOWA Wild	2	BRIDGEPORT Sound Tigers	4	L				Sommaire du Match
46 - 2021-03-03	406	BRIDGEPORT Sound Tigers	4	IOWA Wild	2	L				Sommaire du Match
47 - 2021-03-04	420	IOWA Wild	0	COLORADO Eagles	3	L				Sommaire du Match
48 - 2021-03-05	429	GRAND RAPIDS Griffins	3	IOWA Wild	2	L	X	X	R3	Sommaire du Match
50 - 2021-03-07	439	IOWA Wild	1	SCRANTON Penguins	3	L				Sommaire du Match
51 - 2021-03-08	454	MILWAUKEE Admirals	2	IOWA Wild	5	W				Sommaire du Match
53 - 2021-03-10	469	IOWA Wild	9	ROCKFORD IceHogs	2	W				Sommaire du Match
54 - 2021-03-11	482	TUSCON Roadrunners	3	IOWA Wild	2	L				Sommaire du Match
55 - 2021-03-12	493	IOWA Wild	3	TUSCON Roadrunners	2	W	X			Sommaire du Match
56 - 2021-03-13	509	SAN ANTONIO Rampage	1	IOWA Wild	8	W				Sommaire du Match
58 - 2021-03-15	521	IOWA Wild	1	CHICAGO Wolves	2	L				Sommaire du Match
59 - 2021-03-16	533	STOCKTON Flames	2	IOWA Wild	3	W				Sommaire du Match
61 - 2021-03-18	551	IOWA Wild	1	BROOKLYN Wolfpack	2	L				Sommaire du Match
62 - 2021-03-19	560	LAVAL Rocket	3	IOWA Wild	2	L	X			Sommaire du Match
64 - 2021-03-21	578	IOWA Wild	2	GRAND RAPIDS Griffins	3	L			R3	Sommaire du Match
65 - 2021-03-22	588	TORONTO Marlies	2	IOWA Wild	6	W				Sommaire du Match
66 - 2021-03-23	602	UTICA Comets	2	IOWA Wild	1	L				Sommaire du Match
67 - 2021-03-24	609	IOWA Wild	0	SCRANTON Penguins	3	L				Sommaire du Match
70 - 2021-03-27	630	ONTARIO Reign	2	IOWA Wild	3	W	X			Sommaire du Match
71 - 2021-03-28	643	IOWA Wild	3	HERSEY Bears	2	W	X	X		Sommaire du Match
72 - 2021-03-29	654	ONTARIO Reign	4	IOWA Wild	2	L				Sommaire du Match
73 - 2021-03-30	665	IOWA Wild	7	CAROLINA Checkers	3	W				Sommaire du Match
75 - 2021-04-01	671	IOWA Wild	2	BINGHAMTON Devils	5	L				Sommaire du Match
76 - 2021-04-02	684	IOWA Wild	2	ONTARIO Reign	4	L				Sommaire du Match
78 - 2021-04-04	698	HERSEY Bears	3	IOWA Wild	1	L				Sommaire du Match
79 - 2021-04-05	712	IOWA Wild	2	CHICAGO Wolves	5	L				Sommaire du Match
81 - 2021-04-07	725	SAN DIEGO Gulls	0	IOWA Wild	9	W				Sommaire du Match
82 - 2021-04-08	744	MANITOBA Moose	2	IOWA Wild	3	W	X	X		Sommaire du Match
84 - 2021-04-10	755	IOWA Wild	3	PROVIDENCE Bruins	4	L	X			Sommaire du Match
85 - 2021-04-11	764	IOWA Wild	6	BELLEVILLE Senators	1	W				Sommaire du Match
87 - 2021-04-13	776	BELLEVILLE Senators	2	IOWA Wild	6	W				Sommaire du Match
88 - 2021-04-14	790	IOWA Wild	7	SAN DIEGO Gulls	0	W				Sommaire du Match
90 - 2021-04-16	805	PROVIDENCE Bruins	4	IOWA Wild	1	L				Sommaire du Match
91 - 2021-04-17	815	IOWA Wild	3	UTICA Comets	4	L	X			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
93 - 2021-04-19	830	BELLEVILLE Senators	0	IOWA Wild	7	W				Sommaire du Match
94 - 2021-04-20	843	IOWA Wild	-	BELLEVILLE Senators	-
96 - 2021-04-22	855	BINGHAMTON Devils	-	IOWA Wild	-
97 - 2021-04-23	872	CHICAGO Wolves	-	IOWA Wild	-
98 - 2021-04-24	883	IOWA Wild	-	BAKERSFIELD Condors	-
100 - 2021-04-26	900	MANITOBA Moose	-	IOWA Wild	-
101 - 2021-04-27	909	IOWA Wild	-	MANITOBA Moose	-
102 - 2021-04-28	920	IOWA Wild	-	BAKERSFIELD Condors	-
104 - 2021-04-30	932	LEHIGH VALLEY Phantoms	-	IOWA Wild	-
105 - 2021-05-01	944	IOWA Wild	-	LAVAL Rocket	-
107 - 2021-05-03	958	CHICAGO Wolves	-	IOWA Wild	-
109 - 2021-05-05	977	BINGHAMTON Devils	-	IOWA Wild	-
110 - 2021-05-06	984	IOWA Wild	-	CAROLINA Checkers	-
111 - 2021-05-07	996	IOWA Wild	-	GRAND RAPIDS Griffins	-
113 - 2021-05-09	1012	TORONTO Marlies	-	IOWA Wild	-
116 - 2021-05-12	1034	SCRANTON Penguins	-	IOWA Wild	-

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des Billets	35	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité	Popularité de l'Équipe
8	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,097,214$	1,280,000$	1,175,000$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	1,097,214$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	25	10,847$	271,175$

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	Ligue											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
Saison Régulière
34	80	30	31	0	1	9	3	6	241	226	15	40	18	14	0	1	2	3	2	125	101	24	40	12	17	0	0	7	0	4	116	125	-9	83	241	422	663	4	4	95	75	67	8	2364	813	771	773	49	2598	764	486	1343	244	45	18.44%	223	54	75.78%	0	1009	2406	41.94%	996	2714	36.70%	465	1193	38.98%	1799	1267	2091	568	982	472
34	80	30	31	0	1	9	3	6	241	226	15	40	18	14	0	1	2	3	2	125	101	24	40	12	17	0	0	7	0	4	116	125	-9	83	241	422	663	4	4	95	75	67	8	2364	813	771	773	49	2598	764	486	1343	244	45	18.44%	223	54	75.78%	0	1009	2406	41.94%	996	2714	36.70%	465	1193	38.98%	1799	1267	2091	568	982	472
36	65	21	30	0	4	5	2	3	187	166	21	32	12	13	0	2	1	1	3	97	74	23	33	9	17	0	2	4	1	0	90	92	-2	62	187	295	482	3	8	71	67	43	7	1738	533	575	606	49	2423	735	281	1024	154	39	25.32%	127	27	78.74%	0	661	1675	39.46%	817	2414	33.84%	354	912	38.82%	1472	1082	1753	418	722	353
Total Saison Régulière	225	81	92	0	6	23	8	15	669	618	51	112	48	41	0	4	5	7	7	347	276	71	113	33	51	0	2	18	1	8	322	342	-20	228	669	1139	1808	11	16	261	217	177	23	6466	2159	2117	2152	147	7619	2263	1253	3710	642	129	20.09%	573	135	76.44%	0	2679	6487	41.30%	2809	7842	35.82%	1284	3298	38.93%	5071	3618	5936	1555	2687	1298

	IOWA Wild
	GP: 65 \| W: 27 \| L: 30 \| OTL: 8 \| P: 62 GF: 187 \| GA: 166 \| PP%: 25.32% \| PK%: 78.74% DG: Martin Gagnon \| Morale : 99 \| Moyenne d'Équipe : 65 Prochain matchs #843 vs BELLEVILLE Senators